Skills
收录 101,323 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引，复制一行命令即可安装。
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生成使用官方 ScraperAPI 社区节点（n8n-nodes-scraperapi-official）的 n8n 工作流。当用户想要构建、设计、自动化或搭建通过 ScraperAPI 抓取网页的 n8n 工作流时使用此 skill，即使用户没有直接说出 "skill" 或 "ScraperAPI 节点"。触发场景包括："构建一个监控 Amazon 价格的 n8n 工作流"、"创建一个每天抓取 Google 搜索的 n8n 流程"、"为抓取此网站的爬虫生成 n8n JSON"、"把 ScraperAPI 接入 n8n 通过邮件给我发送产品评论"、"用于 Walmart 价格跟踪的 n8n 自动化"、"在 n8n 中使用 ScraperAPI 丰富线索"、"通过 ScraperAPI 为我的 n8n AI Agent 提供网页访问能力"、"将 ScraperAPI 作为工具添加到我的 n8n agent"、"在 n8n 中构建 AI 解析器以从网站提取自定义字段"。根据用户的表述方式，产出可导入的工作流 JSON 或 n8n 编辑器中的分步构建指南。覆盖 api、sde、crawler 和 AI Parser 资源。注意：会将用户提供的查询、URL 和内容传输至 ScraperAPI。
ScraperAPI Ruby SDK（scraperapi gem）的最佳实践参考。当用户编写、调试或审查调用 ScraperAPI 的 Ruby 代码时查阅。适用于用户提问："用 Ruby 和 ScraperAPI 抓取网站"、"ScraperAPI Ruby 示例"、"如何使用 ScraperAPI gem"、"Ruby ScraperAPI render"、"ScraperAPI Ruby 高级代理"、"ScraperAPI gem sessions"、"ScraperAPI Ruby 错误处理"。覆盖 gem 安装设置、所有请求参数、升级阶梯、按状态码处理错误以及 credits 消耗。注意：会将用户提供的查询、URL 和内容传输至 ScraperAPI。
将 Sequenzy 作为电子邮件营销平台运行的主要 Agent 指南。当 AI Agent 需要进行身份验证、检查身份、管理订阅者、创建或编辑营销活动／序列／模板、控制营销活动生命周期（取消、暂停、恢复、删除、复制）、运行营销活动 A/B 测试、修改列表／标签／细分、将订阅者加入序列、邀请团队成员、分类并回复收件箱对话、管理出站 Webhook、生成电子邮件草稿、发送事务性电子邮件、查看投递统计，或判断当前是否支持所请求的 Sequenzy 电子邮件营销工作流时使用。当它与通用 sequenzy 技能都适用时，优先使用此技能。
在任何编码 Agent CLI 上端到端严格评估 Agent Skill——验证其脚本输出的数字与文档一致（确定性检查），测试其描述是否在正确的提示词上触发，并衡量遵循 SKILL.md 的 Agent 是否胜过无技能基线（含/不含通过率差值，均值 ± 标准差，经基准测试）。适用于需要测试、基准测试、验证、评级或量化技能质量，检查技能是否 "actually works"，比较两个技能版本，优化技能触发，或搭建评估套件时——即使用户只是说 "is this skill any good"、"does my skill work" 或 "benchmark this skill"。以无头模式驱动 Claude Code、OpenAI Codex、Antigravity (agy)、Cursor、GitHub Copilot、Amp、opencode 或 Grok。
使用 skillui 命令行从任何网站、本地目录或公共 GitHub 仓库提取完整的设计系统。生成 SKILL.md、DESIGN.md 和 token 文件（colors.json、spacing.json、typography.json），Claude 会自动读取。当用户希望在构建 UI 之前从现有网站或代码库提取设计系统或设计 token、希望有一个可参照的设计系统来匹配，或说 "extract the design system from"、"get the tokens from"、"pull styles from this site"、"clone the look of"，或提供 URL/仓库并希望匹配其视觉语言时使用。
通过 MCP execute_query 工具和 queryinsights 视图分析 Fabric Data Warehouse 性能。诊断慢查询、SQL 池压力、缓存冷度，并推荐聚类键。触发词：“DW slow query analysis”“slowest queries warehouse”“queryinsights long running”“warehouse CPU resource consumers”“SQL pool pressure window”“pressure events warehouse”“DW cache warmth cold start”“cache warmth analysis”“warehouse cluster key recommendation”“cluster tables performance”“DW performance baseline comparison”“performance degraded warehouse”“warehouse user query patterns”“queryinsights diagnostics”“DW optimization MCP”。
在 Stackbone 工作区中使用 @stackbone/sdk 编写代码时使用此技能：编写 deep agent（deep-agents/<name>/index.ts，默认导出 defineDeepAgent({ name, model, tools, subagents, interruptOn })，来自 @stackbone/sdk/deep，其指令不在代码中，而是由该 Agent 拥有的 catalogue prompt，配合 LangChain 工具，以及用于第三方操作的 connectorTool(...)），在 workflows/<name>.workflow.ts 中以 'use workflow' / 'use step' 函数编写持久工作流，并带有同级的 inputSchema / outputSchema，在工作流步骤中通过 @stackbone/sdk/workflow 的 callDeepAgent / streamDeepAgent 调用同级 Agent，并从工具或步骤中访问环境中的 `stackbone` 客户端：stackbone.database（对 Agent 的 Postgres 使用 Drizzle）、stackbone.storage、stackbone.ai、stackbone.rag、stackbone.config / secrets / settings / prompts、stackbone.workflows（启动或调度另一个工作流）以及用于连接器的 stackbone.connection(id)，并支持双向 human-in-the-loop（工作流主体中的 requestApproval()，Agent 中的工具级 interruptOn）。触发请求如：构建 Agent、添加工具、编写工作流、存储数据、上传文件、调用 LLM、为 RAG 摄取文档、暂停等待人工批准、为工具设置审批门禁、调用另一个 Agent、调用连接器、读取动态配置、为 Agent 提供浏览器、串行运行工作流。对于 CLI 任务（init、add、dev、build、db migrate、runs、hitl）请使用 stackbone-cli 技能；要排查错误或卡住的运行请使用 stackbone-debug；要根据描述创建新内容请使用 stackbone-coder。
实现 Syncfusion ASP.NET Core 按钮组件的综合指南，包括 Button、ButtonGroup、Checkbox、Chips、DropDownButton、Floating Action Button、ProgressButton、RadioButton、Speed Dial、Split Button 和 Switch。适用于向 ASP.NET Core 应用添加样式化按钮、切换行为、图标支持、分组选择、下拉操作菜单、浮动主操作、可展开的快速拨号菜单、交互式表单元素、单选/多选能力、紧凑标签/筛选元素或拖放交互时。
使用 UGUI 和 UI Toolkit 进行 Unity UI 开发。以下情况主动激活：(1) 构建 Unity 用户界面，(2) UGUI（Canvas、RectTransform、锚点），(3) UI Toolkit（USS、UXML、VisualElement），(4) EventSystem 与输入处理，(5) 常见 UI 组件（按钮、滚动视图、下拉菜单），(6) 物品栏 UI、HUD、血条、菜单系统，(7) TextMeshPro 设置与富文本，(8) 响应式 UI（锚点、布局组），(9) 运行时 UI 生成，(10) 用于游戏内 UI 的世界空间 Canvas。提供：UGUI 与 UI Toolkit 对比、RectTransform 模式、USS/UXML 示例、布局组配方和 TextMeshPro 模板。
重写提交信息，使其听起来像一位细心的工程师撰写的。去除 AI/营销式废话（“comprehensive solution”、“robust implementation”、“leverage”、“enhance”、“seamlessly”、“This commit...”）。保留 Conventional Commits 格式。主题 ≤72 字符（目标 ≤50），使用祈使语气。仅当从主题看不出“为什么”时才写正文。当用户说“humanize commit”、“de-slop commit message”、“make this commit sound human”、“/unslop-commit”、“/commit”、“write a commit”，或粘贴一份提交草稿要求清理时使用。暂存更改时自动触发。
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。